Problembeschreibung

Innovative KI-Lösungen in den Sektoren Mobilität und Infrastruktur erfordern zunehmend Video- und Bilddatensätze sowie komplexe Sensordaten, deren Erhebung und Annotation sehr aufwendig ist. In Folge ist diese von neuen Marktteilnehmern praktisch nicht realisierbar.
Um diesem Datenmangel zu begegnen, wurde im Rahmen des Projektes OCROSS ein Datensammlungs- und Verbreitungskonzept erarbeitet, mit dem Ziel die „Crowd“ als Datenlieferant nutzbar zu machen. Eine Veredelung der Smartphone-basierten Crowd-Daten wurde durch die Fusion mit qualitativ hochwertigen Spezialisten-Daten, aufgezeichnet mittels professioneller Sensorik, erreicht.

Ergebnisse und Wirkungen

• Es erfolgte die Entwicklung eines Rahmenwerks, das die datenschutzkonforme Datensammlung, -integration, -analyse, -visualisierung und -bereitstellung von durch die Crowd gesammelten Massendaten ermöglicht. Dies umfasste
• Durchführung einer Anforderungsanalyse an das Gesamtsystem
• Erarbeitung und Realisierung eines Daten-schutzkonzeptes unter Einholung zweier juristi¬scher Gutachten
• Implementierung einer Crowd-App zur Daten-sammlung und einer IT-Infrastruktur
• Weiterentwicklung des am FZI entwickelten Open-Source-Big-Data-Streaming-Tools Apache StreamPipes
• Konzipierung eines Datenmarktplatzes mit zuge¬hörigem Geschäftsmodell
• Bereitstellung eines mCLOUD-Datensatzes
  
  Die erhobenen Daten wurde im Projekt im Rahmen von zwei Anwendungsfällen weiterverarbeitet:
  

• Entwicklung von Verfahren zur Straßenzustand¬sermittlung auf Basis von Bildern und Sensordaten
• Weiterentwicklung der Verkehrsschildererken-nung zum Zwecke des Baustellen-Monitoring